Stip

Negli ultimi mesi il gruppo ha rafforzato in modo significativo la propria area tecnologica.

L’integrazione tra le competenze di Stip AI e del team di 2Innovation, già parte del gruppo, nasce da una visione comune: sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale applicate ai processi reali delle aziende.

Non una semplice evoluzione organizzativa, ma un modo più solido di costruire tecnologia: unendo esperienza su sistemi, dati e AI, e lavorando come un team su progetti che richiedono integrazione, continuità e visione industriale.

Queste immagini raccontano proprio questo: team diversi per storia e ruolo che oggi lavorano insieme all’interno di TWY su una stessa direzione tecnologica. 🤝

La crescita di un gruppo non è fatta solo di strutture, ma soprattutto di persone che iniziano a lavorare insieme in modo nuovo, su problemi più complessi e con strumenti migliori. Ed è questo il passaggio che stiamo costruendo. 🚀

Nel customer service enterprise l’AI non crea problemi nuovi. Rende visibili quelli che esistono già.

Quando un sistema è costruito per gestire volumi, ma non per mantenere continuità, l’AI fa esattamente questo: accelera decisioni corrette in un sistema che non le regge.
È il motivo per cui, in molti contesti enterprise, dopo l’introduzione dell’AI iniziano a comparire segnali ricorrenti:
- ticket che tornano indietro
- contesto che si perde tra canali
- escalation che arrivano tardi
- operatori senior sempre più sovraccarichi.

Non è l’AI che "non funziona”. È che viene inserita sopra un customer service progettato come somma di flussi, non come sistema continuo. L’intelligenza artificiale non è progettata per correggere la frammentazione, ma per amplificare e rendere più efficiente quello che c'è già.

Nei casi in cui l’AI funziona davvero nel tempo, l'architettura del servizio è solida.
👉 Prima di investire in AI, sai se il tuo customer service è progettato per reggerla?

📊 Molti progetti di automazione migliorano le risposte. Pochi migliorano davvero i processi.

Nel customer service enterprise, la maggior parte delle inefficienze non nasce nella fase di risposta al cliente, ma molto prima:
nei passaggi decisionali, nella classificazione iniziale delle richieste, nella qualità del routing e nella disponibilità del contesto operativo.

Quando queste componenti non sono strutturate:
- i ticket vengono riassegnati più volte
- il tempo medio di gestione cresce
- la qualità dell’esperienza cliente diventa variabile
- l’automazione lavora su flussi già fragili

Le aziende che stanno ottenendo i migliori risultati dall’AI non stanno semplicemente introducendo nuovi strumenti, stanno lavorando sulla leggibilità e governabilità dei processi, intervenendo nei punti in cui il flusso decisionale genera attrito operativo.

Nel carosello analizziamo alcuni dei pattern più ricorrenti che emergono nei modelli operativi ad alta complessità e le implicazioni dirette su efficienza, scalabilità e qualità del servizio.

Il tuo team customer service è sommerso di richieste? 📩🔥
NeN ha scelto Stip AI per portare ordine, velocità e precisione nel supporto clienti.

In soli 2 mesi:
✅ +85% precisione nella categorizzazione ticket
✅ +97% accuratezza nella sentiment analysis
✅ −20% tempi di gestione

Meno lavoro manuale, più controllo, decisioni migliori, in tempo reale. ⚡
E il prossimo passo è già iniziato: omnicanalità su WhatsApp e canali vocali 📞💬

Quando l’AI non è un bot, ma un’infrastruttura operativa, il customer service cambia davvero.
👉 Scopri tutti gli use case su stip.ai/use-case

Se i concorrenti di Sanremo 2026 fossero funzionalità AI, quali sarebbero? 🎤🤖

Ci sono quelli che fanno scena e quelli che tengono in piedi tutto senza farsi notare. Alcuni sono immediati, altri più complessi di quanto sembrano. Alcuni funzionano bene solo in certi contesti, alcuni sono persino sopravvalutati… altri sono semplicemente indispensabili.

Noi abbiamo fatto le nostre associazioni 👀
Chi abbiamo azzeccato? Chi manca?

Scrivicelo nei commenti 💬

"La richiesta che non trova casa."

Un cambio di indirizzo. Un’operazione semplice. Un ticket che viene instradato al team errato. Quando una richiesta entra nel customer service, non entra come “problema”.
Entra come interpretazione.

Se l’interpretazione iniziale è imprecisa, tutto il flusso successivo lavora su una base fragile:
→ il ticket arriva al team sbagliato
→ viene riassegnato più volte
→ le informazioni si frammentano
→ il cliente deve ripetere ciò che ha già spiegato

Per il cliente è perdita di tempo. Per l’azienda è attrito operativo che cresce su scala.
Molti progetti lavorano sulla risposta. Il punto critico, spesso, è ciò che accade prima: come la richiesta viene compresa, classificata e instradata.

Stip AI, tech company del gruppo TWY, lavora proprio in questo spazio: tra linguaggio dell’utente e struttura organizzativa, per interpretare correttamente le richieste fin dall’ingresso e stabilizzare i flussi operativi.

Perché nel customer service, la qualità dell’esperienza non inizia quando si risponde.
Inizia quando la richiesta trova subito la strada giusta.

AI + Human non è uno slogan, è un modello operativo.

Nel customer service enterprise, l’AI genera valore quando lavora prima dell’operatore: classificazione, prioritizzazione, contesto, orchestrazione. L’essere umano resta centrale nelle decisioni ad alto impatto.

Secondo McKinsey, i progetti di AI con risultati sostenibili sono quelli che integrano l’automazione nei processi operativi, non quelli che la limitano alle interfacce conversazionali.
(Gartner conferma che oltre il 50% dei progetti AI fallisce per mancanza di integrazione nei workflow reali.)

Nel BPO, questo significa una cosa semplice: l’AI non sostituisce il lavoro umano, lo rende governabile.

📌 Meno rumore operativo
📌 Più controllo sui flussi
📌 Più qualità nelle decisioni

Il futuro del servizio clienti non è AI o Human. È AI come infrastruttura, Human come responsabilità.

Nel 2025 Stip AI ha fatto un passo importante.
Siamo entrati a far parte del gruppo , portando la nostra tecnologia AI per il customer service dentro una realtà leader con anni di esperienza nel settore.

Un nuovo punto di partenza, per continuare a costruire, con più struttura, più visione e la voglia di creare un'AI che aiuti le aziende e le persone.

"La richiesta che non trova casa."

Una carta bloccata. Una richiesta semplice. Un sistema che non la riconosce.

Quando la richiesta (richiesta di assistenza, informazioni) di un cliente entra nel customer service, non entra come "problema". Entra come categoria.

Se la categoria è sbagliata, tutto il flusso successivo lavora su un presupposto fragile:
→ il routing si spezza
→ il contesto si perde
→ la richiesta viene ricostruita più volte
→ l’esperienza si frammenta

Per il cliente è frustrazione. Per l’azienda è inefficienza strutturale.
Il problema non è l’automazione o l'AI, è cosa succede PRIMA.

Stip AI lavora esattamente in questo spazio: tra linguaggio umano e organizzazione interna, per interpretare la richiesta e darle una collocazione corretta.

Perché nel customer service, la qualità dell’esperienza nasce prima della risposta.

Qui dentro convivono call, righe di codice, slide rifatte tre volte, idee che funzionano e idee che no. Momenti di silenzio, momenti di caos, momenti di tensione e di divertimento.

È il posto in cui Stip AI prende forma ogni giorno.

🔁 L’AI viene corretta più spesso di quanto venga seguita?
Nel customer service enterprise questo non è un dettaglio.
È un segnale architetturale.

Un alto tasso di override manuale indica che l’AI non sta riducendo il lavoro,
lo sta solo spostando sugli operatori.

📉 Più carico cognitivo
📉 Meno standardizzazione
📉 Automazione che resta accesa, ma smette di creare valore

Nel nostro Customer Service Benchmark Enterprise analizziamo perché succede, quali soglie osservare e cosa questo dato dice davvero sulla maturità del sistema AI.

👉 L’AI non fallisce per mancanza di modelli.
👉 Fallisce quando non è progettata per funzionare dentro sistemi complessi.

Se più di 1 ticket su 4 viene corretto manualmente, la domanda non è “quanto è brava l’AI”, ma: l’automazione sta aiutando il servizio o sta diventando attrito operativo?

📘 Framework operativo completo nel nostro nuovo contenuto.

Il percorso di Stip AI nel 2020 è cambiato profondamente quando siamo stati inclusi nel programma di accelerazione di , uno degli acceleratori universitari più competitivi e riconosciuti al mondo, affiliato all’University of California, Berkeley.

Essere selezionati per SkyDeck significava non solo accedere a un network internazionale di mentor, investitori e competenze della Silicon Valley, ma anche affrontare un processo di validazione del prodotto e della strategia su scala globale, confrontandoci con standard di mercato molto più elevati e prospettive di crescita internazionale.

Quell’esperienza ha segnato una svolta per Stip AI:
• ci ha permesso di testare il nostro approccio sull’AI per il customer service negli Stati Uniti
• ha ampliato la nostra visione del go-to-market internazionale
• ci ha spinto a scalare il prodotto verso target enterprise invece che solo early adopters.